SQLAlchemy ORM を使って、Python でSAS xpt データに連携する方法

こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

Pythonエコシステムには、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for SASXpt は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで SAS xpt にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、SAS xpt データを可視化できます。 本記事では、SQLAlchemy でSAS xpt に連携して、データを取得、 する方法を説明します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. SAS xpt をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
2. Python をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにSAS xpt データを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてSAS xpt の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

必要なモジュールのインストール

pip でSQLAlchemy ツールキットをインストールします：

pip install sqlalchemy

モジュールのインポートを忘れずに行います：

import sqlalchemy

Python でSAS xpt データをモデル化

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、SAS xpt データに連携するEngne を作成します。

engine = create_engine("sasxpt///?URI=C:/folder")

ローカルSASXpt ファイルへの接続

URI をSASXpt ファイルを格納しているフォルダに設定すると、ローカルのSASXpt ファイルに接続できます。

S3 データソースへの接続

Amazon S3 ソースに接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します：

• URI：接続するバケット内のフォルダに設定。
• AWSAccessKey：AWS アカウントのアクセスキーに設定。
• AWSSecretKey：AWS アカウントのシークレットキーに設定。
• TemporaryLocalFolder：SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。

Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

ADLS Gen2 に接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します：

• URI：ファイルシステムの名前およびSASXpt ファイルにコンタクトするフォルダの名前に設定。
• AzureAccount：Azure Data Lake storage アカウントの名前に設定。
• AzureAccessKey：Azure Data Lake storage Gen 2 ストレージアカウントのアクセスキーに設定。
• TemporaryLocalFolder：SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。

SAS xpt データのマッピングクラスの宣言

接続を確立したら、OR マッパーでモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。本記事では、SampleTable_1 テーブルを使います。sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base 関数を使って、新しいクラスにフィールド（カラム）を定義します。

base = declarative_base()
class SampleTable_1(base):
	__tablename__ = "SampleTable_1"
	Id = Column(String,primary_key=True)
	Column1 = Column(String)
	...

SAS xpt データをクエリ

マッピングクラスができたので、セッションオブジェクトを使ってデータソースをクエリすることができます。セッションにEngine をバインドして、セッションのquery メソッドにマッピングクラスを提供します。

query メソッドを使う

engine = create_engine("sasxpt///?URI=C:/folder")
factory = sessionmaker(bind=engine)
session = factory()
for instance in session.query(SampleTable_1).filter_by(Column2="100"):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Column1: ", instance.Column1)
	print("---------")

ほかの方法としては、execute メソッドを適切なテーブルオブジェクトに使うことが可能です。以下のコードはアクティブなsession に対して有効です。

execute メソッドを使う

SampleTable_1_table = SampleTable_1.metadata.tables["SampleTable_1"]
for instance in session.execute(SampleTable_1_table.select().where(SampleTable_1_table.c.Column2 == "100")):
	print("Id: ", instance.Id)
	print("Column1: ", instance.Column1)
	print("---------")

より複雑なクエリとして、JOIN、集計、Limit などが利用可能です。詳細はヘルプドキュメントをご覧ください。

SAS xpt からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。